簡析邊緣檢測原理在車道偏離報警系統中的應用

張一　李瑋　李龍

摘要：車道偏離報警系統屬于高級的駕駛輔助系統范疇，通過報警的方式減少汽車因車道偏離而發生交通事故的系統。邊緣檢測的目的是將圖像中灰度發生顯著變化位置上的點提取出來。這一類點通常可以用來表征物體的輪廓。在車道偏離報警系統中，邊緣檢測的結果是整個系統工作的基礎，表征車道線邊緣的邊緣點越多，與車道線無關的邊緣點越少，車道線參數計算也就越準確。

關鍵詞：車道偏離 報警系統 邊緣檢測

本文在研究在車道偏離報警系統時采用的是sobel邊緣檢測器進行邊緣檢測技術。

Sobel邊緣檢測器使用圖中的掩模來數字化的近似一階導數值Gx和Gy。在技術上，它是一離散性差分算子，用來運算圖像亮度函數的梯度之近似值。在圖像的任何一點使用此算子，將會產生對應的梯度矢量。由于圖像邊緣附近的亮度變化比較大，所以可以把那些在鄰域內灰度超過某個值的像素點當作邊緣點。

該算子包含兩組3x3的矩陣，分別為橫向及縱向，將之與圖像作平面卷積，即可分別得出橫向及縱向的亮度差分近似值。Gx及Gy分別代表經橫向及縱向邊緣檢測的圖像。

換言之，一個鄰域的中線點處的梯度可由Sobel檢測器按如下方式計算：

使用圖中左邊的掩模對圖像f進行濾波，得到一階近似導數Gx的值，即點（x，y）在水平方向的偏移量。

再使用右邊的掩模對圖像f濾波， 得到一階近似導數Gy的值，即點（x，y）在垂直方向的偏移量。

然后計算每個濾波后的圖像中的像素值的平方，并將兩幅圖像的結果相加計算相加結果的平方根，得到該點的梯度矢量值。

選取合適的閾值T，若新像素灰度值≥T，則判讀該像素點為圖像邊緣點。

即：

因此，我們說若在位置（x，y）處g≥T，則在該位置的一個像素是一個邊緣像素，其中T是一個指定的閾值。

用一幀道路圖像進行邊緣檢測，原始圖像和經過處理后的圖像如下圖所示。

從上圖中可以看出邊緣檢測提取出一幀圖像中大多數物體的邊緣點，圖像中只剩下黑色的背景和白色的邊緣點，因此大大減少圖像的信息量。在車道偏離報警系統中，邊緣檢測的最重要的作用就是將車道線的邊緣點提取出來，然后由后續圖像處理模塊進行處理。

參考文獻：

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[2] 袁春蘭； 熊宗龍； 周雪花； 彭小輝. 基于Sobel算子的圖像邊緣檢測研究[J]. 激光與紅外.2009（01）

[3] 章毓晉編著.圖像工程[M]. 清華大學出版社， 2006

[4] （美）RafaelC.Gonzalez，（美）RichardE.Woods，（美）StevenL.Eddins著，阮秋琦等譯.數字圖像處理[M]. 電子工業出版社， 2005

作者簡介：

張一 男 1982年8月 宜賓職業技術學院 五糧液職業技術學院 助教 本科 四川 644003 研究方向：電磁場與微波 嵌入式控制

李瑋 女 1981年2月 宜賓職業技術學院 電子信息與控制工程系 講師

李龍 男 1988年7月 宜賓職業技術學院 電子信息與控制工程系 助教